데이터 분석 및 시각화 Pandas 데이터 분석 라이브러리 08. 데이터 선택 (iloc)

8. 데이터 선택(iloc)
위치를 이용하여 원하는 row에서 원하는 col 선택


import pandas as pd

df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col='지원번호')

df
이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
지원번호									
1번	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85	Python
2번	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
3번	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
4번	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN
5번	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN
6번	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
7번	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
8번	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#
# 0번째 위치의 데이터

df.iloc[0] # 0번째 위치의 데이터
이름         채치수
학교         북산고
키          197
국어          90
영어          85
수학         100
과학          95
사회          85
SW특기    Python
Name: 1번, dtype: object
df.iloc[0:5] # 0~ 4번째 위치의 데이터

df.iloc[0:5] # 0~ 4번째 위치의 데이터
이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
지원번호									
1번	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85	Python
2번	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
3번	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
4번	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN
5번	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN

df.iloc[4,2] # (4,2) (5번째, 3번째) 위치의 데이터 *(0,0)부터 숫자가 시작된다.
188
df.iloc[[0,1],2] #1번 학생과 2번학생의 키 데이터

df.iloc[[0,1],2] #1번 학생과 2번학생의 키 데이터
지원번호
1번    197
2번    184
Name: 키, dtype: int64

df.iloc[[0,1],[3,4]] #1번 학생과 2번학생의 국어, 영어 데이터
국어	영어
지원번호		
1번	90	85
2번	40	35

df.iloc[0:5, 3:8] # 0 ~4번쨰 위치의 학생 중에서 3~7번째 데이터  *슬라이싱을 할 때는 대괄호를 한 번만 넣으면 된다.
국어	영어	수학	과학	사회
지원번호					
1번	90	85	100	95	85
2번	40	35	50	55	25
3번	80	75	70	80	75
4번	40	60	70	75	80
5번	15	20	10	35	10